宽带毫米波雷达目标时延神经网络识别新方法

• 作者: 付强 庄钊文 肖怀铁 郭桂蓉
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 毫米波雷达 时延神经网络 高分辨径向距离像 分类器
• 年，卷（期）: 2001,（6）
• 页码范围: 459-463
• 页数: 5页
• 分类号: TN95
• 字数: 4239字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9014.2001.06.014

摘要

基于一维距离像和神经网络研究宽带毫米波雷达目标识别问题,研究了用于雷达距离像序列识别的时延神经网络模型及其学习算法,并提出了基于距离像序列的宽带雷达目标时延神经网络识别方法.还利用三种飞机缩比模型的暗室测量数据,研究了时延神经网络分类器中时延单元数目对分类精度的影响以及分类器的分类性能.实验结果表明: 本方法具有良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付强	国防科技大学电子科学与工程学院	50	387	12.0	17.0
2	肖怀铁	国防科技大学电子科学与工程学院	23	202	9.0	13.0
3	庄钊文	国防科技大学电子科学与工程学院	145	2061	22.0	37.0
4	郭桂蓉	国防科技大学电子科学与工程学院	40	850	17.0	28.0